最佳答案
在高维空间的数据分析中，n维向量的长度是一个基本而重要的不雅点。本文将探究n维向量长度的表示方法。 总结来说，n维向量的长度平日用欧多少里得范数或许曼哈顿范数来表示。具体的打算方法则依附于向量的维度跟元素的范例。 具体描述来看，n维向量可能看作是n个有序数对的凑集，记作V = (v1, v2, ..., vn)。其中，每个数对vi代表向量在某一维度上的数值。 欧多少里得范数，也就是我们平日所说的向量长度，打算公式为：||V|| = sqrt(v1^2 + v2^2 + ... + vn^2)。这种表示方法基于勾股定理，实用于持续型数据。 另一种常用的表示方法是曼哈顿范数，其打算公式为：||V|| = |v1| + |v2| + ... + |vn|。曼哈顿范数对向量各维度上的绝对值停止累加，实用于包含分类或有序数据的向量。 其余，另有切比雪夫范数等其他范数可能用来表示向量的长度，它们在差别场合有着差其余利用价值。 最后总结，n维向量的长度表示是高维数据分析中的一个核心不雅点，差其余范数供给了差其余器量方法，实用于差别范例的数据分析。